对话|智己汽车:经销商满意,消费者就会满意
太平洋汽车 媒体档案 本站收录 423 篇 近 180 天 388 篇 营销维度扣分 102/n=423 篇 在档更正 0 次 查看档案 →【太平洋汽车汽车动态】9月10日,全新一代智己LS6正式开启预售,共推出3款车型(均为纯电车型),预售价区间为20.99-26.49万元。
读原文 · 太平洋汽车 →信源数 1家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
太平洋汽车
具名引用 0处
正文里点名到的信源(机构 / 人名 / 公告)。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分,0 = 没量到情绪词。
一定完全
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了,只是这篇多给了。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子,本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
为什么是这个分?(点开看判定依据)
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- bfc9dfc64045dbf5974b264341cd190f…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现:同一条原文、同一个口径版本, 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 4045
这条命令不写库、不调模型、不联网:拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上, 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 74 句 —— 逐句过检结果:
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据;「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错,这只是对句子用词的机器观测,不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
作为智己“NEXT·2028”战略的首款落地车型,新车将全系标配NEO三电架构、航空级全线控底盘以及IM Claw智能体三大旗舰技术。
我们会开一些新店,同时也会做优胜劣汰,核心依据是该区域的市场占有率,我们对于每个市场都有一定市场占有率要求。
该开多少店、怎么开,我们有一定标准来推动这项工作落实。
我们这么做的目的在于:第一,让我们的消费者拿到真正的技术。
刚才这位媒体老师也提到了,现在市场那么卷,如果我们不拿出最好的设备放在车上,不拿最好的价格给到这个市场,这个市场是会非常现实的。
全新一代智己LS6这台车不仅凝聚了上汽70年的技术积淀,集三大硬核科技于一身,更重要的是让市场知道我们产品是最好的,上汽的技术是最牛的,我们有实力把最好的技术放到车上面。
回到全新一代智己LS6该如何突围这个话题,我刚才在发布会上谈到,这次我们把上汽70年造车积淀全部投入到这台车上,主要有三大硬核科技。
第一,全新一代NEO三电系统,其中包括全新的飓风电机,以及0.2毫米硅钢片,我们在这些方面花了很大精力。
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你也判一下:这篇写得客观吗?
先说你的判断,再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%, AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里, 与人工金标分开存放;是否纳入训练要等标注口径会定。
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